Реинкарнация вымогателя Cerber использует уязвимости Confluence и GitLab

Реинкарнация вымогателя Cerber использует уязвимости Confluence и GitLab

Реинкарнация вымогателя Cerber использует уязвимости Confluence и GitLab

В стане шифровальщиков объявился плагиатор: новая находка ИБ-экспертов заимствует некогда грозное имя Cerber, но атакует не только Windows, но и Linux. В частности, для проникновения на серверы зловред использует недавно опубликованные RCE-уязвимости в Atlassian Confluence и GitLab.

Изначальный Cerber появился на интернет-арене в 2016 году и начал быстро набирать обороты. Через пару лет его активность стала снижаться и к концу 2019 года практически угасла.

В прошлом месяце ИБ-исследователи обнаружили в дикой природе новые образцы вымогательской программы, именуемой Cerber. Вредонос способен шифровать файлы и в Windows, и в Linux; к итогу он добавляет расширение .locked и оставляет на машине записку __$$RECOVERY_README$$__.html с требованием выкупа в размере от $1000 до $3000.

Анализ кода показал, что новобранец не похож на прежних представителей семейства Cerber, которые к тому же не имели шифратора для Linux. Тем не менее, авторы новоявленного зловреда позаимствовали не только имя, но также заголовок обращения к жертве и сайт для приема платежей в сети Tor.

Для внедрения шифровальщика на сервер злоумышленники используют уязвимость CVE-2021-26084 в Confluence или CVE-2021-22205 в GitLab. Обе допускают удаленный эксплойт без аутентификации и позволяют выполнить сторонний код в системе. Производители уже выпустили патчи, и PoC-коды стали достоянием общественности.

Образец, подвергнутый анализу в BleepingComputer, был нацелен на такие папки:

  • C:\Program Files\Atlassian\Application Data
  • C:\Program Files\Atlassian\Application Data\Confluence
  • C:\Program Files\Atlassian\Application Data\Confluence\backups

Операторы нью-Cerber проводят свои атаки по всему миру, уделяя особое внимание мишеням в США, Германии и Китае (совокупно более половины инцидентов, зафиксированных исследователями из Tencent). В BleepingComputer удалось также подтвердить большое количество заражений в России.

 

Активный патчинг Confluence и GitLab на местах, по мнению экспертов, может заставить злоумышленников переключиться на другие уязвимости, открывающие доступ к серверам.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru